二十四年前，國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)在自己最擅長的領域輸給了IBM“深藍”(Deep Blue)電腦，他是第一個工作受到機器威脅的知識型工人。
2016年3月，計算機再下一城。谷歌DeepMind團隊的人工智慧AlphaGo在“圍棋人機大戰”中以總比分4:1大勝韓國圍棋九段棋手李世石，李世石撫額無力的模樣依然歷歷在目。
李世石作撫額狀
2017年5月，AlphaGo與中國圍棋九段棋手柯潔開啟了第二次“圍棋人機大戰”。儘管柯潔在和AlphaGo的三番棋第二局中下出連AphlaGo都評價完美的一局棋，但是以結果而論這次中國棋手未嘗從AphlaGo手裡贏得一局！最終AlphaGo以 3:0 完勝柯潔。人工智慧在棋類運動的統治力上獲得了進一步的提升。
柯潔默默流淚
2018年，又是由DeepMind開發的AI程式“AlphaFold”在全球蛋白質結構預測競賽（CASP）中首次大顯身手。雖然“AlphaFold”獲得第一，但是並沒有表現出比傳統思路有什麼革命性的差異。
AlphaFold的神經網路模型構架
2020年，“AlphaFold2”王者歸來，使用機器學習，對幾乎所有的蛋白質都預測出了正確的拓撲學的結構，其中有大約2/3的蛋白質預測精度達到了結構生物學實驗的測量精度。憑此成績再次摘得桂冠。
2021年，據外媒10月7日報道，作為全球重要人工智慧實驗室之一的DeepMind如今終於實現了有史以來的第一次盈利。作為參照，以京東為例。京東自涉足自營電子商城伊始，花了十幾年時間，直到2017年才開始盈利。
DeepMind（深度思維）
OK，看完了人工智慧這些年的戰績。我們來聊聊AlphaGo們背後的機器學習。
在具體演算法上，AlphaGo用深度卷積神經網路(CNN)來訓練價值網路和策略網路，利用了深度學習的特徵學習能力，僅僅使用通用的監督學習演算法和強化學習就實現了領域建模，還用蒙特卡洛樹搜尋(MCTS)極大提升搜尋效率。
AlphaFold2則借鑑了AI研究中的Transformer架構。Transformer使用注意力機制興起於NLP領域，用於處理一連串的文字序列。
相信很多朋友都對人工智慧都十分地感興趣，但是苦於自身沒有相關技能，這裡的話，我推薦一本書，是周志華老師的《機器學習》，也就是俗稱的西瓜書hhh。
周志華《機器學習》
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